Machine learning pour la prédiction de l'employabilité au Maroc dans un environnement Big Data

dc.contributor.advisorEZZATI Abdellah
dc.contributor.authorMohamed SAOUABI
dc.date.accessioned2023-09-22T14:17:22Z
dc.date.accessioned2026-01-30T07:53:59Z
dc.date.available2023-09-22T14:17:22Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractL'objectif de cette thèse est de développer un modèle de machine learning pour la prédiction de l'employabilité des jeunes au Maroc dans un environnement Big Data. Le modèle est basé sur un ensemble de données massives collectées à partir de différentes sources, notamment les réseaux sociaux, les sites d'offres d'emploi et les bases de données des entreprises. Les résultats de la thèse montrent que le modèle est capable de prédire avec précision l'employabilité des jeunes, ce qui peut aider les décideurs à mieux orienter les politiques d'emploi au Maroc. Here is a more detailed translation of the abstract: The objective of this thesis is to develop a machine learning model for predicting the employability of young people in Morocco in a Big Data environment. The model is based on a large dataset collected from various sources, including social networks, job boards, and company databases. The results of the thesis show that the model is able to accurately predict the employability of young people, which can help decision-makers better target employment policies in Morocco.
dc.description.collaboratorBENI-HSSANE Abderrahim
dc.description.collaboratorHASNAOUI Lahcen
dc.description.collaboratorMARZOUK Abderrahim
dc.description.collaboratorEZZATI Abdellah
dc.identifier.urihttps://toubkal.imist.ma/handle/123456789/25220
dc.language.isofr
dc.publisherFaculté des Sciences et Techniques, Settat - Doctorat ou Doctrat Nationalfr_FR
dc.subjectEmployabilitéfr_FR
dc.subjectMachine Learningfr_FR
dc.subjectBig Datafr_FR
dc.subjectMarocfr_FR
dc.subject.otherInformatique
dc.subject.specificInformatique
dc.titleMachine learning pour la prédiction de l'employabilité au Maroc dans un environnement Big Datafr_FR

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